谷歌表示升级 Sycamore 处理器之后，虽然受到相干时间等其它因素的影响，其性能是此前版本的 2.41 亿倍。在实验中，科学家们执行了随机电路采样任务。在量子计算中，这涉及通过运行随机电路和分析结果输出来测试量子计算机的性能，以评估其在解决复杂问题方面的能力和效率。谷歌表示业内最先进的超级计算机 Frontier 需要 47.2 年才能计算完成的任务，53 个量子位的 Sycamore 处理器只需要 6.18 秒就能完成，而新版 70 个量子位的 Sycamore 处理器速度更快。
量子计算机有望执行超出经典计算机能力的任务。噪声与相干演化竞争并破坏长程相关性，这使得充分利用近期量子处理器的计算能力成为一个巨大的挑战。我们报告了随机电路采样（Random Circuit Sampling，RCS）实验，其中我们识别了由量子动力学和噪声之间的相互作用驱动的不同阶段。使用交叉熵基准测试，我们观察相边界，它可以定义噪声量子演化的计算复杂性。
最后，我们展示了 24 个周期、70 个量子位的 RCS 实验。我们根据改进的经典方法估计了计算成本，并证明我们的实验超出了现有经典超级计算机的能力。随机电路采样（RCS）的成功实验，作者指出“它已成为超越经典演示的最合适候选者”，因为它优化量子相关性以使其以最快的速度传播。谷歌量子人工智能部门的一篇新论文称，其 Sycamore 量子处理器已成功进行即时计算，这需要目前现有最快的传统计算机近半个世纪才能完成。
利用与量子态相关的现象来进行计算，量子计算机可以远远超过经典计算机的性能。近年来，谷歌在这一领域取得了多项进展，其中包括该公司在 2019 年发表的一项颇具争议的声明，称该公司通过使用其一台量子计算机解决了最好的普通计算机无法实现的问题，从而实现了“量子霸权”。给定的一段时间。虽然该公司的一些竞争对手对谷歌已达到量子霸权的说法提出质疑，而其他公司此后也提出了类似的主张。
但谷歌量子人工智能现在报告称，其 Sycamore 量子处理器可以运行 70 个量子位，这意味着它可以即时执行计算，这将需要最快的经典计算计算机诞生大约需要 47.2 年才能完成。粗略地定义，RCS 描述了高效、指定的量子电路中随机选择的门，该电路用于根据其输出分布生成样本。利用这个过程，谷歌团队能够识别测试过程中量子动力学现象和噪声之间相互作用所产生的关键阶段。
在摩尔定律逐渐失效的今天，其实很需要一些新的计算方式来突破计算效率的瓶颈，其中量子计算/量子计算机可能是比较现实的一种高性能计算技术，至今也已经取得了一系列的成果。谷歌最近公布的这项关于量子计算机的突破，可以说是一次里程碑式的成就。几秒钟内就能完成经典超算需要47年才能完成的任务，这不仅在技术上具有深远的意义，更是在推动量子计算发展方面迈出了重要的一步。
这项突破展示了谷歌量子计算机的强大性能，同时也凸显了量子计算在处理复杂问题时的巨大潜力。能够在如此短的时间内完成如此繁重的计算任务，不仅证明了谷歌量子计算机的卓越能力，也预示着量子计算将在未来扮演更为重要的角色。
训练 AI 需要特别大的算力，特别是现在的大模型时代。现在的依托 GPU 并行计算的方式加速模型训练虽然依旧有效，但是在未来快速的发展中预计也会像摩尔定律那样逐渐跟不上算力需求。这个时候，量子机器学习可能会有另一种解法，量子机器学习依托于量子计算的高性能计算效率，可以让模型训练、验证、迭代更加地快速。
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